生物质能是可以直接替代现有化石能源的含碳可再生能源,但较高的收储运成本,限制了其商业化发展。车载式生物质热解技术通过移动式小型热解装置将生物质原料就地转化为生物油,有效降低了生物质收储运成本。目前,车载式热解工艺的发展尚处于起步阶段,存在单位体积原料处理速度慢、热解制油特性不明、热解过程优化机制欠缺等问题。本文针对车载式热解装置的热解制油特性与过程优化问题,采用实验与模拟相结合的手段,对生物质热解反应强化特性、热解制油特性、热解过程优化等问题进行了系统性研究。在间歇进料热解实验装置上,考察了加热速率、温度、生物质粒径、流动状况、生物质种类等因素对生物质热解反应强度的影响。基于偏最小二乘法与Levenberg-Maquardt优化法,建立了各影响因素与热解挥发分析出时间的关联模型。实验结果表明,快速热解条件下生物质热解挥发分析出峰值时间仅为慢速热解条件(升温速率10 ~oC/min)时的4.4%。基于模型的定量分析表明,快速热解条件下,各因素对挥发分析出时间的影响程度依次为:床温>粒径>气速。不同种类生物质热解挥发分析出速度有所差异,含木质素较多的木本类生物质普遍挥发分析出速度较慢;含半纤维素较多的草本类、秸秆类生物质挥发分析出速度则较快。在连续进料流化床热解实验平台上,研究了18种不同种类生物质原料的热解产物分布与组成,建立了不同种类生物质热解制油特性数据库,并应用多元非线性回归方法建立了产物分布模型。实验结果表明:木本类生物质普遍热解油产率较高,500 ~oC下松木干基热解油产率为58.4 wt%;草本类生物质普遍热解油产率较低,500 ~oC下烟草油产率仅为42.3 wt%;秸秆类生物质的热解油产率差别较大,500 ~oC下麦秆油产率51.7 wt%,而稻草油产率仅有41.3 wt%。木本类生物质热解油中乙酸含量较少而芳香族衍生物含量较多,草本类、秸秆类生物质热解油中则乙酸较多而芳香族衍生物较少。基于实验数据获得的热解油产率、炭产率和气产率回归模型的相关系数分别达到0.74、0.88和0.91,模型精度在同类生物质热解回归模型中处于较高水平。在热解制油特性数据库的基础上,通过数据挖掘算法建立了更高精度的生物质热解制油关联模型。引入机器学习算法中的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法与神经网络算法(Artificial Neural Network,ANN)探索热解产物与生物质原料、热解条件的深层关联,构建热解产物关联模型,针对不同生物质原料进行工况优化。发现SVM算法相比ANN算法更适合生物质热解数据的处理,预测性能更优,利用文献数据建立的油产率预测模型决定系数(coefficient of determination,R~2)达到0.898。利用热解制油特性数据库建立的油产率预测模型R~2达到0.912。改变权重系数获得了更高精度、更为合理的产物分布模型,油产率预测精度R~2达到0.963。基于改进模型建立了生物质热解产物分布与原料组成、热解条件之间的关联矩阵。针对不同种类生物质优化了热解工况,预测了优化工况下的热解油产率,发现木本类生物质的最佳热解温度较高,草本类生物质的最佳热解温度较低。针对车载式生物质热解制油系统进行了全系统建模和技术经济分析。应用Aspen Plus流程模拟软件构建全系统模型。结合我国的农村实际情况,对包括车载式热解制油系统在内的不同生物质基液体燃料制备系统进行了投资成本、运行成本和投资收益的预测分析。模拟结果表明:玉米芯干基热解油产率55.6%,生物质炭产率25.3%,不冷凝气体产率19.1%,玉米芯热解热负荷527.5 kJ/kg。模拟结果与实验测试结果比较吻合。对车载式热解系统、固定式热解系统、固定式生物质气化-费托合成(BG-FT)系统三种生物质基液体燃料制备系统进行了经济性预测。发现固定式生物质气化-费托合成(BG-FT)系统在目前低油价背景下将处于亏损状态。车载式装置运行成本仅为固定式装置的54.5%。无论是固定式还是车载式装置,农忙时节的收集成本上涨均大大影响了运行成本。